Оптимизированный метод глубокого обучения для прогнозирования дефектов программного обеспечения с использованием алгоритма оптимизации кита

Целью исследования является прогнозирование ошибки программного обеспечения с использованием долговременной кратковременной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM). Предлагаемая система представляет собой LSTM, обучаемую с использованием алгоритма оптимизации китов (Whale Optimization Algorithm). Система обеспечивает экономию времени обучения. Одновременно повышается эффективность модели глубокого обучения (DL) и скорость обнаружения. Для разработки расширенной модели LSTM применен программный пакет MATLAB 2022a. Использованы 19 баз данных дефектов программного обеспечения с открытым исходным кодом. Ошибочные наборы данных получены из коллекции tera-PROMISE. Для оценки эффективности модели по сравнению с другими традиционными подходами объем исследования ограничен пятью наборами эталонных данных с наиболее высоким рейтингом (DO1, DO2, DO3, DO4 и DO5). Результаты экспериментов показали, что качество данных обучения и тестирования оказывает существенное влияние на точность прогнозирования ошибок. При анализе на наборах данных от DO1 до DO5 видно, что точность прогнозирования существенно зависит от результатов обучения и тестирования. Три алгоритма DL, протестированные на наборе данных DO2, показали самую высокую точность (0,942) в сравнении с двумя классическими алгоритмами с использованием сверточной нейронной сети Li’s и Nevendra’s (0,922).

1. Wunsch A., Liesch T., Broda S. Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX). Hydrology and Earth System Sciences, 2021, vol. 25, no. 3, pp. 1671–1687. https://doi.org/10.5194/hess-25-1671-2021

2. Conneau A., Schwenk H., Barrault L., Lecun Y. Very deep convolutional networks for text classification. Proc. of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Vol. 1, Long Papers, 2017, pp. 1107– 1116. https://doi.org/10.18653/v1/e17-1104

3. Aljarah I., Faris H., Mirjalili S. Optimizing connection weights in neural networks using the whale optimization algorithm. Soft Computing, 2018, vol. 22, no. 1, pp. 1–15. https://doi.org/10.1007/s00500-016-2442-1

4. Lipton Z.C., Berkowitz J., Elkan Ch. A critical review of recurrent neural networks for sequence learning. arXiv, 2015, arXiv:1506.00019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1506.00019

5. Xu Z., Li S., Xu J., Liu J., Luo X., Zhang Y., Zhang T., Keung J., Tang Y. LDFR: Learning deep feature representation for software defect prediction. Journal of Systems and Software, 2019, vol. 158, pp. 110402. https://doi.org/10.1016/j.jss.2019.110402

6. Li Z., Jing X.Y., Zhu X. Progress on approaches to software defect prediction. IET Software, 2018, vol. 12, no. 3, pp. 161–175. https:// doi.org/10.1049/iet-sen.2017.0148

7. Dos Santos G.E., Figueiredo E. Failure of one, fall of many: An exploratory study of software features for defect prediction. Proc. of the IEEE 20th International Working Conference on Source Code Analysis and Manipulation (SCAM), 2020, pp. 98–109. https://doi.org/10.1109/SCAM51674.2020.00016

8. Zain Z.M., Sakri S., Ismail N.H.A., Parizi R.M. Software defect prediction harnessing on multi 1-dimensional convolutional neural network structure. Computers, Materials and Continua, 2022, vol. 71, no. 1, pp. 1521. https://doi.org/10.32604/cmc.2022.022085

9. Chen L., Fang B., Shang Z., Tang Y. Tackling class overlap and imbalance problems in software defect prediction. Software Quality Journal, 2018, vol. 26, no. 1, pp. 97–125. https://doi.org/10.1007/s11219-016-9342-6

10. Nevendra M., Singh P. Software defect prediction using deep learning. Acta Polytechnica Hungarica, 2021, vol. 18, no. 10, pp. 173–189. https://doi.org/10.12700/aph.18.10.2021.10.9

11. Ahmad A., Musa K.I., Zambuk F.U., Lawal M.A. Optimizing connection weights in a Long Short-Term Memory (LSTM) using Whale Optimization Algorithm (WOA): A review. Journal of Science, Technology and Education, 2022, vol. 10, no. 3, pp. 362–373.

12. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long short-term memory. Neural computation, 1997, vol. 9, no. 8, pp. 1735–1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735